• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권6호
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• pp.498-507
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• 2009

프로그래밍 언어 학습이 논리적 사고력에 미치는 영향에 대한 선행 연구는 부족한 실정이며, 각 연구 결과마다 연구 대상, 방법과 학습 주제 등에 따라 논리 향상 정도와 영역이 다르므로, 일반화 과정에 어려움이 있다. 또한 논리적 사고력의 향상이 학습자의 인지 발달에 의한 것인지 프로그래밍 언어 학습에 의한 것인지 분명하지 않아 프로그래밍 언어 학습의 필요성이 증명되었다고 할 수 없다. 본 연구에서는 초등 6학년생들에게 교육용 프로그래밍 언어 학습을 7차시 동안 실시한 후, 메타인지 수준별로 논리적 사고력에 미치는 영향을 조사하고, 컴퓨터 활용 교육의 효과와 비교하였다. 실험 결과에 따르면, 두리틀과 로고, 그리고 파워포인트 학습 집단 모두에서, 상위 수준의 메타인지를 지닌 학생들은 논리적 사고력에 유의미한 신장 효과를 나타낸 반면, 하위 수준의 학생들은 두리틀과 로고 학습 후에만 유의미한 논리적 사고력의 신장을 나타냈다. 그러나 메타인지 수준에 상관 없이 세 학습 집단 간에 논리적 사고력 향상 정도의 유의미한 차이는 없었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권11호
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• pp.481-492
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• 2023

본 연구는 생성형 대규모 언어 모델을 활용하여 텍스트에서 정보를 추출하기 위한 한글 데이터셋 구축 방법을 탐구한다. 현대 사회에서는 혼합된 정보가 빠르게 유포되며, 이를 효과적으로 분류하고 추출하는 것은 의사결정 과정에 중요하다. 그러나 이에 대한 학습용 한국어 데이터셋은 아직 부족하다. 이를 극복하기 위해, 본 연구는 생성형 대규모 언어 모델을 사용하여 텍스트 기반 제로샷 학습(zero-shot learning)을 이용한 정보 추출을 시도하며, 이를 통해 목적에 맞는 한국어 데이터셋을 구축한다. 본 연구에서는 시스템-지침-소스입력-출력형식의 프롬프트 엔지니어링을 통해 언어 모델이 원하는 결과를 출력하도록 지시하며, 입력 문장을 통해 언어 모델의 In-Context Learning 특성을 활용하여 데이터셋을 구축한다. 생성된 데이터셋을 기존 데이터셋과 비교하여 본 연구 방법론을 검증하며, 관계 정보 추출 작업의 경우 KLUE-RoBERTa-large 모델 대비 25.47% 더 높은 성능을 달성했다. 이 연구 결과는 한국어 텍스트에서 지식 요소를 추출하는 가능성을 제시함으로써 인공지능 연구에 도움을 줄 것으로 기대된다. 더욱이, 이 방법론은 다양한 분야나 목적에 맞게 활용될 수 있어, 다양한 한국어 데이터셋 구축에 잠재력을 가진다고 볼 수 있다.

• 대한한의학회지
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• 제41권3호
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• pp.1-8
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• 2020

Objectives: This paper aims to investigate the Donguibogam-based pattern diagnosis by applying natural language processing and machine learning. Methods: A database has been constructed by gathering symptoms and pattern diagnosis from Donguibogam. The symptom sentences were tokenized with nouns, verbs, and adjectives with natural language processing tool. To apply symptom sentences into machine learning, Word2Vec model has been established for converting words into numeric vectors. Using the pair of symptom's vector and pattern diagnosis, a pattern prediction model has been trained through Logistic Regression. Results: The Word2Vec model's maximum performance was obtained by optimizing Word2Vec's primary parameters -the number of iterations, the vector's dimensions, and window size. The obtained pattern diagnosis regression model showed 75% (chance level 16.7%) accuracy for the prediction of Six-Qi pattern diagnosis. Conclusions: In this study, we developed pattern diagnosis prediction model based on the symptom and pattern diagnosis from Donguibogam. The prediction accuracy could be increased by the collection of data through future expansions of oriental medicine classics.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.693-700
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• 2023

텍스트 문서에서 주관적인 의견과 감정을 긍정 혹은 부정으로 분류하고 식별하는 자연어 처리의 한 분야인 감성 분석은 고객 선호도 분석을 통해 다양한 홍보 및 서비스에 활용할 수 있다. 이를 위해 최근 머신러닝과 딥러닝의 다양한 기법을 활용한 연구가 진행되어 왔다. 본 연구에서는 기존의 RNN 기반 모델들과 최근 트랜스포머 기반 언어 모델들을 활용하여 영화, 상품 및 게임 리뷰를 대상으로 감성 분석의 정확도를 비교 분석하여 최적의 언어 모델을 제안하고자 한다. 실험 결과 한국어 말뭉치로 사전 학습된 모델들 중 LMKor-BERT와 GPT-3가 상대적으로 좋은 정확도를 보여주었다.

• 영어어문교육
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• 제12권3호
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• pp.167-186
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• 2006

We live in a global village that requires a language with a genuinely global status as a means of communication. During the twentieth century, English has clearly emerged as the lingua franca owing to both past British political imperialism and the more recent superpower status of the United States. Further contributing to world domination of the English language is the fact that the computer and Internet sprang from the US. Whether you like it or not, you are destined to learn English at least to some extent in order to live in this global village. For the last two decades, one of the most mistaken ideas a number of Korean English teachers have had is that speaking and listening are the primary forms of language, while reading and writing are secondary. In fact, reading is regarded as a skill of much consequence to us since it provides us with access to a huge quantity of information on the Internet, of which at least 80% is written in English. Writing, too, deserves a great deal of attention because we are increasingly called upon to use standard English expressions. As diligent learners of English, we had better not forget the place accorded to language not only as a medium for exchange and constructing information but as a tool for thinking. So we should try to think in English to the point where we have thinking-in-English as a habit, thereby leading to increased familiarity with the language. Such familiarity entails, above all, possessing a command of English.

• 한국아동복지학
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• 제54호
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• pp.79-111
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• 2016

본 연구는 영유아 시기에 경험하는 생애 초기 가족의 누적위험요인이 가정학습환경을 통해 유아의 언어 및 사회성 발달에 영향을 미치는 구조적 모델을 검증하는 데 그 목적이 있다. 만 3세 유아의 언어발달은 표현어휘력으로, 사회성 발달은 또래유능성으로 나타내었다. 한국아동패널(PSKC)의 2차년도와 4차년도 자료를 이용하여, 1,725가족을 대상으로 분석을 실시하였다. 상관관계 분석 및 구조방정식모델링 기법을 통하여 분석한 결과는 다음과 같다. 우선, 만 1세 누적위험요인과 만 3세 누적위험요인 간 상관관계는 높아, 누적위험요인의 종단적 지속성을 시사하였다. 만 1세 누적위험요인은 만 3세 가정학습환경의 질적 수준에 부정적인 영향을 미치고 가정학습환경은 유아의 언어 및 사회성 발달 모두를 유의하게 예측하였다. 하지만 만 1세 누적위험요인은 유아발달을 직접적으로 예측하지 않았다. 마지막으로 만3세 누적위험요인은 유아의 언어발달을 직접 예측하였으나 사회성 발달 및 가정학습환경에 유의한 영향을 미치지 않았다. 만 1세 누적위험요인${\rightarrow}$가정학습환경${\rightarrow}$유아발달의 구조적 관계에서 가정학습환경의 매개적 역할은 통계적으로 유의하였다. 종합하면, 영아기 가족 내 누적위험요인은 유아기 자녀의 발달을 돕는 가정학습환경 구성에 부정적인 영향을 미쳐 유아 발달에 간접적인 효과를 가지는 것으로 밝혀졌다. 영아기 자녀를 둔 위기가족을 대상으로 하는 조기 중재 및 지원에 대한 정책적 시사점이 논의되었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권8호
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• pp.958-964
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• 2016

본 논문에서는 여러 개의 이원 support vector machine (binary SVM)을 사용하여 세 개 이상의 클래스를 분류하는 multi-class SVM과 유사하게 다중의 판별 deep neural network (DNN) 모델을 사용하는 i-벡터 기반의 언어 인식 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 NIST 2015 i-vector Machine Learning Challenge 데이터베이스에 포함된 i-벡터들을 이용하여 학습 및 테스트 되었으며, 오픈 세트에서 기존의 cosine distance, multi-class SVM 및 단일 neural network (NN) 기반의 언어 인식 시스템에 비하여 높은 성능을 보임이 확인되었다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.23-32
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• 2005

두리틀은 프로그래밍을 통해 컴퓨터 과학의 원리 및 개념의 학습을 돕는 교육용 프로그래밍언어이다. 로봇을 이용한 프로그래밍 학습은 학습자의 흥미를 유발하여 학업성취도를 향상시킨다. 그러나 두리틀과 로봇 제어용 언어는 명령어나 언어체계, 실행체계가 다르다. 따라서 학습자는 로봇제어를 위해 사실상 두 가지 언어를 습득해야 하므로 두리틀의 교육용언어로써의 장점을 감소시킨다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 두리틀 거북객체 명령어를 로봇 제어 명령어로 변환하여 주는 parser를 이용하여 두리틀과 로봇 로봇제어용 언어의 일원화를 시도하였지만, 거북객체와 로봇의 속성이 다름으로 인해 적용 가능한 명령어가 일부분에 그치는 제약을 극복하지 못하였다. 본 연구에서는 두리틀 표준객체군에 로봇을 직접 제어할 수 있는 로봇객체를 추가함으로써 두리틀과 로봇 제어용 언어 일원화의 근본적인 해결책을 제시하여 로봇을 포함한 두리틀의 다양한 객체를 동시에 제어하는 프로그래밍이 가능하도록 하여 로봇을 이용한 프로그래밍 학습의 교육적 효과를 제고하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1989년도 한글날기념 학술대회 발표논문집
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• pp.267-271
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• 1989

최근 Scofield는 coulomb energy network에 적용할 수 있는 learning algorithm(supervised learning algorithm)을 제안하였다. 이 learning algorithm은 multi-layer network에도 쉽게 적용이 가능하고 한 layer 에서 발생한 error가 다른 layer에 영향을 주지 않아서 system을 modular하게 구성할 수가 있으며 각 layer를 독립적으로 learning 시킬 수 있는 특징이 있다. 본 논문에서는 coulomb energy network를 이용하여 한글인식을 위한 neural network를 구현하여 인식실험을 한 결과와 구현한 network 에서 인식율을 높이기 위한 방안 (2 stage learning) 을 제시한다.

• East Asian mathematical journal
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• 제31권2호
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• pp.245-273
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• 2015

The purpose of this study is to investigate environmental factors that affect mathematics learning of students in multicultural families. For this study, as study subjects, eight elementary school students and one middle school student, who were born and grew up in multicultural families in Korea due to international marriage of Korean father and foreign mother, and their five mothers were selected. To examine factors affecting mathematics learning and interests of students in multicultural families, relationships with parents, friends, and teachers were surveyed, and mathematics attitude test was performed. After conducting one on one interview based on collected questionnaires and results of the attitude test, qualitative data analysis was performed. As a result of survey and interview, positive factors affecting mathematics learning of students in multicultural families included arousing interest in mathematics through mother's mathematics teaching in her mother language and direct teaching, good peer relation, teacher's compliment and encouragement, and lowering the burden of language in accordance with characteristics of mathematics course.